| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的研究内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 材料的选取 | 第12-15页 |
| 2.1 8类膜蛋白概述 | 第12-13页 |
| 2.2 数据库的选取 | 第13-15页 |
| 第三章 采用离散增量的方法预测膜蛋白的类型 | 第15-22页 |
| 3.1 离散增量算法(ID) | 第15-16页 |
| 3.2 基本预测参数的选取 | 第16-18页 |
| 3.3 以氨基酸组分为特征参数用离散增量算法识别膜蛋白类型 | 第18-21页 |
| 3.3.1 以20种氨基酸为特征参数的预测结果 | 第18页 |
| 3.3.2 等分的20种氨基酸组分为参数的预测结果 | 第18-21页 |
| 3.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 利用位置矩阵打分算法预测膜蛋白类型 | 第22-28页 |
| 4.1 位置矩阵打分算法(S) | 第22-23页 |
| 4.2 利用位置矩阵打分算法预测膜蛋白类型 | 第23-27页 |
| 4.2.1 位点保守性(P)的统计分析 | 第23-25页 |
| 4.2.2 预测片段的处理方法 | 第25页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第25-27页 |
| 4.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第五章 采用支持向量机的方法预测膜蛋白的类型 | 第28-38页 |
| 5.1 支持向量机(SVM) | 第28页 |
| 5.2 序列特征参数的提取 | 第28-33页 |
| 5.2.1 离散增量值 | 第29页 |
| 5.2.2 位置矩阵打分值 | 第29页 |
| 5.2.3 稀有模体的选取 | 第29-30页 |
| 5.2.4 氨基酸的物理化学特性和自交叉协方差(AC) | 第30-32页 |
| 5.2.5 预测蛋白质二级结构信息(Q) | 第32-33页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第33-35页 |
| 5.4 三种算法结果的比较 | 第35-36页 |
| 5.5 与此前研究结果的比较 | 第36-37页 |
| 5.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第六章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 工作总结 | 第38页 |
| 6.2 课题展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 附录 | 第44-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第51页 |
